摘要： 加密時代的數據銀行
（農舍，梵谷）
網際網路誕生以來，人們在網上閱讀新聞、玩遊戲、購物、社交、搜索、訂外賣等，生活中很多的行為都是通過網絡來完成的。在這個過程中，人們在網絡上留下了各種的數據。這些數據代表了一個人的行為模式。而這些數據匯總起來，可以勾勒出一個人的基本概況，它甚至比用戶本人更了解自己。
這些數據分布在不同的網際網路平台，形成了一個個數據孤島，這些數據的分散，無法勾勒出一個完整的個人數據畫像。同時，很多數據保存在網際網路企業的資料庫中，成為它們最重要的資產，這些數據被這些企業利用，進行商業化。
這裡存在三個問題，一是這些數據並沒有得到很好地隱私保護。經常有網際網路企業的數據被黑客侵入，然後被低價售賣，這樣的事件屢見不鮮。二是，這些數據被這些企業利用之後，收益都分配給了企業，而貢獻數據的用戶沒有從中獲得任何價值分配。三是，很多產品和服務需要基於一些用戶的數據開發和構建，而這些核心數據不太可能分享給開發者，導致新來的創業者無法提供一些創新性的產品，與此同時，隨著AI時代的到來，這一點尤其如此。這容易形成新時代的數據壟斷，容易形成市場的固化，這對於構建一個充滿競爭活力的市場來說，不是好事。
這樣的現狀，讓很多用戶和企業都在考慮如何解決這些問題。如何來保護用戶的隱私安全？如何讓用戶通過個人數據獲得更公平的價值分配？如何提供更能滿足用戶需求的產品和服務？AIre試圖通過數據銀行的模式來解決這些問題。那麼，到底是什麼加密時代的數據銀行？
加密時代的數據銀行
傳統網際網路時代，以上提及的問題基本很難解決。但區塊鏈的到來，帶來了可能的解決方案。而AIre的加密數據銀行模式就是其中之一。
什麼是數據銀行？用戶可以將其個人數據存入數據銀行，數據銀行在獲得用戶同意的情況下，將其數據提供給需要數據的公司。這些公司將這些數據進行分析，然後獲得市場洞察，提升其業務能力，同時，也可以基於這些數據開發出滿足用戶需求的應用，直接為數據銀行的用戶提供服務。
AIre為什麼要做數據銀行？它的願景是希望幫助個人實現其數據的價值，在個人和公司等多個參與者之間形成一個更合理的數據生態體系。AIre的數據銀行會利用區塊鏈的技術，也能符合個人數據監管法規，保護隱私，使得數據市場成為一個更開放和可持續的業務形態。
有了數據銀行，可以將碎片化的數據拼接起來，形成更完整更精確的用戶畫像，可以為數據銀行的用戶帶來更多的經濟收益，也可以獲得更適合自己的產品和服務。
有了數據銀行，在獲得用戶同意和保護隱私的情況下，可以幫助公司獲得更好的數據來源，提升其業務能力，在合規情況下，也可以為這部分用戶提供更多精準的服務。
有了數據銀行，可以幫助用戶將其價值資產進行代幣化，例如股票、藝術收藏品、房產等，並通過加密貨幣實現快速的價值轉移和交易。
有了數據銀行，可以創建出新的信用標準，實現對個人數據價值的更深入挖掘，甚至可以服務於沒有銀行帳戶的群體。
有了數據銀行，用戶可以實現對自己數據的「自主」統一管理和掌控。
AIre的數據銀行，還加入了一些加密相關的技術，例如用區塊鏈保存數據、個人數據的哈希值、加密錢包、代幣化等。這讓數據銀行不僅是單純的數據交易市場，更呈現出了一些加密屬性。因此，也稱為加密時代的數據銀行。
AIre數據銀行的基本模式
無論是何種數據銀行，它的核心本質就是通過其數據管理平台為不同參與者提供價值。個人需要將其數據變現，企業需要數據獲得好的業務洞察，作出更好的業務決策，開發出更好的產品。
AIre也不例外。那麼具體來說，它是怎麼做的？AIre的數據銀行包括了數據輸入、數據存儲以及數據利用三個方面。
數據輸入主要包括輸入個人的基本信息，如性別、地址、調查問卷答案、博客、社交媒體帳戶連結等。為了激勵用戶輸入更多高質量信息，AIre採用了代幣激勵的模式，根據用戶輸入數據的質量和被使用的頻次，可以獲得不同數量的代幣獎勵。
高質量的數據，例如來自用戶智慧型手機的位置數據、智能手錶的醫療保健數據、支付歷史、網絡瀏覽歷史、搜索歷史數據等，會獲得更多的收益。不過，為了確保合規，所有這些數據的使用都需要得到用戶的同意，才能進入數據銀行。
AIre可以處理不同來源的數據，並管理數據的所有權。例如將不同來源的分散化數據連結到數據銀行中的合法身份，這樣，用戶可以集中管理其數據。系統會自動計算所有數據的哈希值，並將其存儲到區塊鏈上，以保持數據的完整性。這樣，擁有數據的用戶可以驗證其數據是否被篡改。
為了讓企業更方便利用數據銀行的數據，AIre提供了用於管理和存儲「數據銀行」中的各種數據結構的功能。企業可以通過專屬API訪問AIre上的授權數據，並進行相關的構建。這是一種靈活的框架，允許企業將其業務和應用跟數據銀行進行集成，甚至可以提供自己的數據銀行服務。
AIre生態系統允許通過技術來處理不同的業務場景，例如W3C DID標準的實施、信譽及評分系統框架。同時，AIre網絡有不可篡改的記錄：哪些參與者被授權訪問了哪些數據、哪些獎勵分配給了哪些數據提供者。所有這些行為都通過區塊鏈記錄下來，實現可審查。這樣的合作框架，可以讓對數據有需求的公司更輕鬆地利用數據，並在此基礎上構建其業務和應用。
此外，AIre作為數據銀行，它是如何進行商業化的？AIre為用戶和企業帶來各自需要的價值，它的商業模式主要來自於交易費用。在AIre中，所有業務支付都是通過代幣來完成的。具體的價值流轉如下圖：
首先是用戶將數據存入AIre數據銀行，AIre幫助用戶最大化其數據價值。當數據需求方訪問數據銀行的用戶數據時，需要支付代幣。這些代幣可以給用戶激勵，同時，AIre也可以捕獲其中的部分價值。
為了讓數據變得有吸引力，AIre數據銀行需要獲得足夠規模的數據。否則，商業模式無從談起。為了形成更大的數據規模，AIre採用兩種方法：一是，通過代幣激勵吸引更多用戶輸入更高質量的數據；二是，它有一個數據銀行Hub的概念，可以吸引更多的參與者加入到AIre的數據銀行生態中來。AIre允許其他數據市場和賣方也參與到網絡中。這部分參與者可以不用將數據重新輸入到數據銀行，而是將其現有數據提供到市場。這是一個「hub」的概念，多個參與者可以彼此交易數據。
例如AIre的數據銀行的API可以和現有銀行合作，將現有銀行的金融數據和個人信息與AIre集成，以此提供更多穩健和公平的服務。目前，荷蘭的ING銀行、德國的Fidor Bank銀行、英國的Barclays銀行，西班牙的BBVA銀行都已發布銀行的API，鼓勵其他行業的初創公司參與到金融產業。
這樣，現有銀行中的數據也可以參與到AIre的數據銀行生態中來，集成這些數據，可以確保獲得更高水平的數據和風險管理。同時，它對於識別用戶的行為方式、風險水平、潛在模式等都有非常大的幫助。
一旦形成數據Hub，有兩個效應。首先，參與生態的數據提供者越多，其數據的價值越大，網絡的價值也會成倍增長。因為數據越豐富質量越高，對於數據分析者來說，意義越大。其次，對AIre代幣的需求也會隨之增大，數據的豐富性會帶來更大的需求，這有利於AIre代幣ARCS成為其數據銀行生態中的價值交換媒介。
最後，AIre數據銀行利用了區塊鏈的技術，兩個方面值得關注，一是其數據可以實現防篡改；二是DID方面的努力。
企業可以通過利用AIre數據銀行中的數據開發出各種應用。但是數據銀行中的數據使用必須得到數據所有者的同意。迄今為止，用戶的數據往往被少數公司掌管，這些公司為用戶提供服務，但數據的使用完全掌握在公司手中，公司利用這些數據獲得大量收益，這樣的模式也產生了越來越大的爭議。用戶無法完全信任地將其數據存儲到這些平台中。
AIre數據銀行旨在構建防篡改的平台，用戶可以掌控數據。AIre計劃將數據存儲到區塊鏈上，這是一種需要許可的區塊鏈，由一些節點（如企業）組成，它跟完全無須許可的公鏈平台不同。同時，它防止少數節點非法編輯存儲數據。這些存儲到區塊鏈上的數據，有自己哈希值，不可篡改或被秘密刪除。由於聯盟區塊鏈是一種權衡，這是AIre的初步計劃，隨著未來區塊鏈技術的發展，可能會有改變。
DID是加密時代的重要概念。DID是指去中心化的身份，它是一種新的數字身份。AIre計劃將DID集成到其區塊鏈中，便於用戶可以為其數字身份分配屬性。DID標準的實施有利於個人數據連結到ID上，並構建更全面的身份資料，同時也可以賦予用戶更多的自主控制權，一是更容易證明自己的身份，二是更容易將自己的身份數據授權其他人訪問，三是實現隱私。
AIre數據銀行的目標市場
AIre為什麼會看中數據銀行的業務？其中很重要的一個原因是經過AIre的調研，它認為這個市場有很大的潛力。AIre最為看重的是兩個市場。第一個市場是信息費用市場，第二個市場是當前沒有銀行帳戶的群體。
AIre調查了日本不同產業的市場營銷費用，從而得出不同產業（房產、金融、保健、美容等）每年平均信息費用價值。AIre得出日本房產銷售的年度信息費為10,000-16,000日元，如果同時計算金融、健康、美容等行業，那麼用戶每年信息費用總價值大約在41,000到95,000日元之間，換算成人民幣大約在2,600到6,000元之間。此外，這只是整體市場的一部分，如果按照整體估計，就日本的情況，每個人每年的信息費用總價值至少在100,000日元，也就是6,300元人民幣以上。可以看下圖：
此外，如果換另一種估算方式，按照日本國內市場的規模看，2018年日本廣告市場總額是6.2萬億日元，網際網路廣告市場是1.5萬億。加起來是7.7萬億日元。平均到日本全體人口，也就是日本人均廣告費用為6.4萬日元，如果考慮到市場一直在增長，也可以估算出每人每年的廣告價值為10萬日元左右。
按照AIre的目標，到2024年，它們希望在日本國內市場可以達到5,000萬用戶，海外可以達到2,500萬用戶。屆時，僅其日本國內潛在的最大費用價值每年估計為100,000*5,000萬=5萬億日元（3,182億人民幣）規模。基於這樣的樂觀預測，AIre將其業務重點放在了信息費用市場上。
第二個市場面向沒有銀行帳戶的群體。根據世界銀行的調查，到2017年，全世界大約17億人沒有銀行帳戶，其中的大多數居住在發展中國家。比如印度、巴基斯坦、印尼、奈及利亞、墨西哥、孟加拉等。
AIre認為，迄今為止，沒有銀行帳戶的用戶往往跟教育和收入等一些過於簡單的客觀標準衡量相關，這裡缺乏其他可衡量的標準。因此AIre認為，只要解決信譽問題，可以讓沒有銀行帳戶的用戶獲得金融服務。
考慮到手機的普及程度，AIre認為只要用戶將其個人信息存入數據銀行，並利用存儲在數據銀行中的數據開發出用戶的DID（去中心化數據身份）基礎設施。隨著用戶輸入足夠多的個人信息，他們可以通過計算分數實現其未來潛力的可視化，這些衡量的標準是傳統金融無法實現的。那麼，這些暫時沒有銀行帳戶的用戶，可以通過AIre建立自己的金融帳戶，獲得普惠金融的服務。如果這部分用戶的個人數據價值得到增值，AIre也可以把價值返回給這部分用戶，從而在某種程度上實現普惠金融。
AIre之所以有機會為沒有銀行帳戶的用戶提供服務，其中很重要的一點就是，基於其數據銀行，可以形成新的信用標準模式。傳統銀行的「信用」往往基於相對簡單的客觀數據，如年收入、就業狀況等。而有些硬性條件導致很多人信用評分較低，而一旦信用評分較低就很難獲得金融服務，從而進入惡性循環之中。
AIre數據銀行可以積累各種數據。AIre認為，通過數據銀行的數據可以建立新的信用標準。除了個人客觀數據，還可以考慮其他數據，例如個人參與的活動、人道主義事業等，甚至如熱情、樂觀等情感數據都會考慮在內，它會從多個角度進行計算評分，由此來評估用戶未來的潛力。當然，如何將主觀的數據用作為衡量信用的標準，這一點AIre還沒有完整地闡述其底層的邏輯，也還沒有描述具體的衡量方法，暫時沒有看明白。這個就等待後續揭曉吧。
通過這些全新的評估方法，AIre試圖勾勒出新的個人信用，並由此給予金融服務。而這些評分服務是向所有人開放的，只要有足夠的數據銀行的數據，個人就可以形成自己的「信用」。這就為沒有銀行帳戶的群體提供了獲得金融服務的機會。
AIre數據銀行的代幣化
在AIre構建數據銀行的版圖中，一個關鍵點是它的代幣化。這可以刺激用戶將其個人數據存入數據銀行，並為數據銀行的價值流通提供交換媒介。
AIre的代幣是ARCS，一開始是ERC20代幣，它的主要作用包括兩個方面。一是用戶激勵，目前用戶的數據保存在一些公司的資料庫，存在被濫用、缺乏隱私保護、個人無法獲得收益等問題。AIre的代幣ARCS用來激勵用戶將其數據存儲在AIre數據銀行。二是，企業要想使用AIre數據銀行的數據，需要用ARCS代幣來購買。ARCS相當於AIre數據銀行生態中的通用貨幣。整個代幣流向也很簡單，如下圖：
從上可以看出：用戶將數據輸入到AIre數據銀行；希望從數據銀行獲取數據的公司可以使用ARCS從數據銀行購買數據。用戶根據其數據的質量和被使用頻次獲得ARCS獎勵。提供這些基礎服務的AIre也會獲得服務佣金。最後，公司也可以利用數據銀行的數據開發出應用，為AIre用戶提供更精準的產品和服務，並可以收取ARCS代幣費用，實現商業化。
此外，AIre還試圖通過代幣可視化個人的價值。通過將個人資產代幣化，實現不同的資產類型可以實時進行交換。這些個人資產類型包括房產、藝術品、證券等。例如，AIre用戶可以通過代幣化自己的汽車，並抵押其中一部分獲得保險，或者通過代幣化售賣其藝術品等。
最後，AIre計劃開發專用於原生代幣ARCS代幣的錢包，用於支付代幣和相關服務。錢包可以讓用戶在生態系統中進行代幣交易，讓代幣用於實際的產品和服務，而非投機性地持有。
結語
AIre的數據銀行試圖實現個人數據價值的流通，將個人數據從公司的桎梏中解放出來。它的模式相對簡單明了，用戶將數據存入AIre的數據銀行，並根據其數據質量和被利用的頻次，獲得相應的代幣激勵。
隨著AIre數據銀行數據的增多，企業也可以基於AIre的數據開發出更精準的應用。當前多數用戶數據被少數公司掌控，很多中小企業有好的想法，但無法獲得好的用戶來源或用戶數據，而AIre的數據銀行可以在合法合規的情況下，幫助企業獲得用戶數據，進行用戶分析，產生出商業洞察，作出更好的業務決策。
更重要的是，AIre數據銀行的用戶不僅是獲得商業洞察的來源，也可以是公司產品和服務的對象，如果能夠基於AIre數據銀行的數據，開發出更能滿足用戶需求的產品或服務，這也許是數據銀行除了數據交易之外的更大意義。
AIre之所以試圖構建數據銀行，很大的原因之一就是加密時代的一些新技術的產生，其中包括區塊鏈的不可篡改特性、加密哈希值、加密錢包、代幣化的生態整合等。當然，最終來說，技術只是工具，找到產品和市場的契合才是走向成功的關鍵。期待AIre在數據銀行上的後續探索。
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